Piloter une équipe data : entre stratégie, métiers et valeur business
Le temps d’un webinar riche et sans langue de bois, Matthieu Rousseau a reçu Quentin de Carné pour décortiquer les enjeux du pilotage d’une équipe data. Une discussion business et opérationnelle, qui va bien au-delà des aspects techniques. Voici quelques points clés à retenir :
Pourquoi fait-on de la data ?
«La mission d’une équipe data, ce n’est pas de faire du code pour du code. C’est de simplifier des sujets complexes, de les rendre actionnables pour le métier, afin de générer du revenu, automatiser des tâches ou optimiser des coûts.»
Dès les premières minutes, Quentin rappelle l’essentiel : la data est là pour servir le métier. Encore faut-il que les équipes soient bien positionnées dans l’organigramme. Rattachée à la tech, au marketing, à la finance ? Tout dépend du contexte et de la maturité de l’entreprise. Le rôle du Head of Data est alors de jouer le traducteur entre technique et opérationnel.
Structurer une équipe data efficace
Un Head of Data peut démarrer efficacement avec une petite équipe, souvent un binôme analyste + head. L’objectif initial est de livrer de la valeur rapidement avec des cas d’usage concrets, avant de penser à industrialiser.
«Ce n’est pas la taille qui compte, c’est l’impact. Une CDP (Customer Data Platform) bien branchée peut transformer l’autonomie du CRM. Et ça, c’est mesurable.»
Parmi les réussites citées : l’implémentation d’une CDP autonome pour les équipes marketing chez Bien’ici ou encore l’automatisation d’actions commerciales pilotées via SQL.
Construire une roadmap data : prioriser pour convaincre
«Pour embarquer le Comex, il faut des quick wins. Des projets concrets qui apportent de la valeur métier en quelques semaines. C’est cette confiance qui autorise ensuite les projets plus lourds.»
La construction d’une roadmap repose sur des interviews métiers, un cadrage de leurs pain points et une priorisation claire. Le Meetric Tree est évoqué comme outil puissant pour remonter de l’objectif business aux métriques pilotables.
Mesurer l’impact d’un projet data : le ROI reste complexe
Pas de solution miracle pour estimer précisément le ROI d’un projet data, surtout sur la stack. L’important reste la valeur perçue : gain de temps, autonomie, simplification, productivité.
«La data est l’équipe qui mesure… mais qui a parfois du mal à mesurer sa propre performance.»
Modernisation de la stack data : buy ou build ?
Quand vient l’heure de moderniser la plateforme data, l’argumentaire business doit être clair : «On ne peut plus répondre aux besoins sans une refonte.» Une plateforme data moderne est un levier de scalabilité et non une coquetterie d’ingénieurs. « C’est le pourquoi qui doit guider la décision. Pas juste l’envie de tout reconstruire. »
Self BI & autonomie métier : entre vision et réalité
Si l’ambition d’une approche Self BI est dans toutes les têtes, elle doit s’accompagner de catalogues de données, de définitions partagées et de processus robustes. L’illusion de l’autonomie peut vite tourner au chaos sans gouvernance claire.
« Trop de dashboards, pas assez de vérité commune. Une self BI sans catalogue, c’est ouvrir la porte à toutes les incohérences. »
Ce qui fait la réussite (ou l’échec) d’un projet data
- ✔ Clarté du besoin métier
- ✔ Bonne communication avec les sponsors
- ✔ Dé-risquage technique et organisationnel
- ❌ Trop d'effet tunnel
- ❌ Stack instable ou projets trop techniques sans finalité claire
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